公开(公告)号：CN116837121A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310734537.X

申请日：2023-06-20

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 孙坚 ,  朱婷婷 ,  何冰

IPC: C12Q1/689 ,  C12Q1/6851 ,  C12N15/11 ,  C12R1/01 ,  C12R1/145

Abstract: 本发明属于微生物学和分子生物学技术领域，具体涉及粪便中与肠道氧化应激有关菌种的特异性引物组合检测定量方法，通过本发明的方法，我们验证了在不同动物粪便中，多氏拟杆菌、埃氏拟杆菌、粪便拟杆菌、鲍氏梭菌、挑剔真杆菌、普拉梭菌、肠道罗斯拜瑞氏菌、纤维素类杆菌、丁酸梭菌、普氏梭杆菌等菌种的强特异性。这意味着这一方法在不同动物粪便样本中具备高度的准确性和特异性。因此，应用这一创新技术将为相关领域的研究和临床实践提供有力的支持，为我们提供更深入的了解和干预手段。这一方法具有潜力在健康管理和疾病预防方面发挥重要作用，为个体化医疗和微生物介入治疗提供新的突破。

公开(公告)号：CN116676403A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310690789.7

申请日：2023-06-12

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 孙坚 ,  何冰 ,  朱婷婷 ,  任昊

IPC: C12Q1/689 ,  C12Q1/6851 ,  C12N15/11 ,  C12R1/01

Abstract: 本发明属于微生物学和分子生物学技术领域，具体涉及一种粪便中与营养物质代谢相关菌种的定量方法，本发明方法能够可靠地评估肠道内与营养物质代谢相关的菌株的丰度，为个体化的营养干预措施和预防代谢相关疾病提供有力支持。通过这种方法，可以更好地了解肠道微生物群在人体健康和疾病中的作用。此外，这些特异引物的广泛适用性使得本发明在不同动物上都具有潜在的应用场景，包括但不限于人类、家畜和实验动物。因此，本发明为营养学、临床医学和微生物生态学等领域的研究提供了重要的工具和可靠的数据基础，拓展了我们对肠道微生物与营养代谢关联的认识，为相关研究领域的进一步发展提供了新的机会和方向。

公开(公告)号：CN115569140A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211201429.8

申请日：2022-09-29

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 廖晓萍 ,  梁立杰 ,  何冰 ,  任昊 ,  梁银 ,  朱婷婷

IPC: A61K31/575 ,  A61K36/884 ,  A61P31/04

Abstract: 本发明涉及泽泻醇A‑24‑醋酸酯的新用途，具体涉及泽泻醇A‑24‑醋酸酯在制备抗MRSA毒力抑制剂中的应用。本申请发现，泽泻醇A‑24‑醋酸酯具有明显的抗MRSA毒力作用，且泽泻醇A‑24‑醋酸酯在不影响细菌生长的条件下可抑制金黄色葡萄球菌对HAEC细胞的入侵，同时具有较小的细胞毒性。另外，经泽泻醇A‑24‑醋酸酯处理后，金黄色葡萄球菌毒力明显减低，对RAW264.7细胞损伤明显降低。为以毒力因子为靶标的抗感染新策略提供技术参考，对临床实现抗生素替代和解决细菌耐药性具有重要意义。

公开(公告)号：CN105354791A

公开(公告)日：2016-02-24

申请号：CN201510520115.8

申请日：2015-08-21

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 薛月菊 ,  毛亮 ,  林焕凯 ,  朱婷婷

IPC: G06T1/00

Abstract: 本发明提供一种改进的自适应混合高斯前景检测方法，它首先利用混合高斯模型进行学习，形成初始化混合高斯背景模型；然后，对新输入的视频序列，以每隔N帧进行采样，利用加权时域均值滤波获取一幅图像帧，将其作为混合高斯建模的输入，进行背景模型更新；利用泊松分布自动判断当前帧是否存在背景突变，若不存在，保持正常的采样间隔和学习速率，否则，缩小间隔帧数和加快学习速率，更新背景模型，提取当前的背景帧；最后，利用当前帧与当前背景帧进行差分，通过最大熵方法获取自适应阈值，对获取的阈值进行加权平均，进行前景检测。该方法有效地克服了视频场景中树叶抖动、水波纹等运动干扰，通过周期性的采样减少了帧的运算量，提高了实时性。

公开(公告)号：CN116676404A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310690792.9

申请日：2023-06-12

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 孙坚 ,  朱婷婷 ,  何冰 ,  任昊

IPC: C12Q1/689 ,  C12Q1/6851 ,  C12N15/11 ,  C12R1/01 ,  C12R1/225

Abstract: 本发明属于微生物学和分子生物学技术领域，具体涉及一种粪便中与肠道免疫相关菌种的定量方法，本发明提供了一种可靠且准确的方法，该方法基于qPCR技术平台，针对不同菌种设计特异引物，结合标准曲线法对粪便样品中目标菌群的定量进行精准、快速、可靠的检测。该方法能够有效区分不同菌株，具有高灵敏度和特异性，可广泛应用于临床医学、营养学和微生物生态学等领域，对于评估肠道内菌群的代谢功能、指导调整饮食结构和预防代谢相关疾病具有重要意义。

公开(公告)号：CN116891902A

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202310734536.5

申请日：2023-06-20

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 孙坚 ,  何冰 ,  朱婷婷

IPC: C12Q1/689 ,  C12Q1/6851 ,  C12N15/11 ,  C12R1/01

Abstract: 本发明属于微生物学和分子生物学技术领域，具体涉及粪便中与肠道炎症反应相关菌种的特异性引物组和检测定量方法，本发明能够可靠地评估肠道内与炎症反应相关的菌株的丰度，为个体化的营养干预措施和预防相关疾病提供有力支持。通过这种方法，可以更好地了解肠道微生物群在人体健康和疾病中的作用，为营养学、临床医学和微生物生态学等领域的研究提供重要的工具和数据基础。此外，本发明的方法还具有广泛的应用场景，可用于验证引物在不同动物的粪便样本中的特异性。这些优势使得本发明方法成为研究肠道微生物群及其与营养和健康关系的重要工具，为相关领域的进一步研究提供了新的途径和突破口。

公开(公告)号：CN105354791B

公开(公告)日：2019-01-11

申请号：CN201510520115.8

申请日：2015-08-21

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 薛月菊 ,  毛亮 ,  林焕凯 ,  朱婷婷

IPC: G06T1/00

Abstract: 本发明提供一种改进的自适应混合高斯前景检测方法，它首先利用混合高斯模型进行学习，形成初始化混合高斯背景模型；然后，对新输入的视频序列，以每隔N帧进行采样，利用加权时域均值滤波获取一幅图像帧，将其作为混合高斯建模的输入，进行背景模型更新；利用泊松分布自动判断当前帧是否存在背景突变，若不存在，保持正常的采样间隔和学习速率，否则，缩小间隔帧数和加快学习速率，更新背景模型，提取当前的背景帧；最后，利用当前帧与当前背景帧进行差分，通过最大熵方法获取自适应阈值，对获取的阈值进行加权平均，进行前景检测。该方法有效地克服了视频场景中树叶抖动、水波纹等运动干扰，通过周期性的采样减少了帧的运算量，提高了实时性。